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サマリー
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あらすじ・解説
L'A/B test è un esperimento che confronta due varianti di un prodotto o servizio per misurarne l'impatto sugli utenti. Per stabilire un nesso causale tra un'azione e un risultato, la variazione introdotta deve essere isolata e possibilmente piccola. È fondamentale avere un gruppo di controllo e misurare la differenza tra i risultati ottenuti con la variante e quelli del gruppo di partenza. Per ottenere risultati statisticamente significativi, è necessario un ampio numero di utenti o una variazione molto evidente. Inoltre, è cruciale dividere gli utenti in gruppi casuali per evitare distorsioni nei dati. L'A/B test è particolarmente utile per apportare miglioramenti incrementali, in ambienti con traffico elevato e per prendere decisioni basate su dati quantitativi. Tuttavia, è importante pianificare attentamente l'utilizzo di questi test e bilanciarne i costi e i benefici. Alessandro Pacilio, Head of Product @tuimusement
00:00 Cos'è un A-B test e a cosa serve?
01:13 Le caratteristiche fondamentali di un A-B test
03:28 Come assegnare un nesso di causalità in un A-B test
06:40 Quando fare un A-B test e quanti farne
08:10 Considerazioni per l'utilizzo ottimale degli A-B test
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